Как посчитать attrition by tenure в SQL

Зачем attrition by tenure

Не все months увольнения одинаковы. Юзер уходящий в month 3 (плохой onboarding) и month 24 (growth opportunity) — разные проблемы. Attrition by tenure показывает, где «узкие места» в employee lifecycle. Standard: peak attrition обычно в month 6-12 (honeymoon ends) и month 18-24 (vesting milestone, рынок зовёт).

Tenure buckets

• 0-90 days — first quarter
• 91-180 days — second quarter
• 6-12 months
• 1-2 years
• 2-3 years
• 3+ years

Attrition в SQL

WITH leavers AS (
    SELECT
        employee_id,
        EXTRACT(EPOCH FROM (termination_date - hire_date)) / 86400 AS tenure_days
    FROM employees
    WHERE termination_date IS NOT NULL
      AND termination_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '24 months'
)
SELECT
    CASE
        WHEN tenure_days <= 90  THEN '0-3m'
        WHEN tenure_days <= 180 THEN '3-6m'
        WHEN tenure_days <= 365 THEN '6-12m'
        WHEN tenure_days <= 730 THEN '1-2y'
        ELSE '2+y'
    END AS tenure_bucket,
    COUNT(*) AS leavers
FROM leavers
GROUP BY 1
ORDER BY MIN(tenure_days);

Спайк в bucket '6-12m' — onboarding не закончился к 6 мес. Спайк '1-2y' — vesting / promotion stalled.

Retention curve

Kaplan-Meier-like для employees:

WITH employee_status AS (
    SELECT
        employee_id,
        hire_date,
        COALESCE(termination_date, CURRENT_DATE) AS observed_until,
        termination_date IS NOT NULL AS churned
    FROM employees
    WHERE hire_date >= '2022-01-01'
),
month_buckets AS (
    SELECT
        FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM (observed_until - hire_date)) / 86400 / 30)::INT AS month_tenure,
        churned
    FROM employee_status
),
risk_set AS (
    SELECT
        month_tenure,
        COUNT(*) FILTER (WHERE churned) AS leavers,
        SUM(COUNT(*)) OVER (ORDER BY month_tenure DESC) AS at_risk
    FROM month_buckets
    GROUP BY month_tenure
)
SELECT
    month_tenure,
    at_risk,
    leavers,
    EXP(SUM(LN(1 - leavers::NUMERIC / NULLIF(at_risk, 0))) OVER (ORDER BY month_tenure)) AS retention
FROM risk_set
WHERE at_risk > 0
ORDER BY month_tenure;

Survival curve до 36+ месяцев. После 24 mo обычно plato (loyal core).

Сравнение cohort

SELECT
    DATE_TRUNC('year', hire_date)::DATE AS hire_year,
    COUNT(*) FILTER (WHERE tenure_days >= 365) AS still_at_1y,
    COUNT(*) AS cohort_size,
    COUNT(*) FILTER (WHERE tenure_days >= 365) * 100.0 / COUNT(*) AS retention_1y_pct
FROM employees
WHERE hire_date < CURRENT_DATE - INTERVAL '1 year'
GROUP BY DATE_TRUNC('year', hire_date)
ORDER BY hire_year;

Год-к-году retention позволяет видеть, улучшается ли культура.

Частые ошибки

Ошибка 1. Не учитывать censoring. Сотрудник работает 6 месяцев — это не «retained year 1», это «not yet». Survival analysis.

Ошибка 2. Tenure-агрегаты на маленьких cohort. Если 2024-цикл — 10 человек, 30% attrition = 3 человека. Шумно.

Ошибка 3. Игнорировать involuntary. Layoff в month 6 — это не early voluntary attrition, а сокращение. Фильтруйте по типу.

Ошибка 4. One-size cohort. Engineering vs Sales attrition разный. Сегментируйте.

Ошибка 5. Считать только voluntary как attrition. Total attrition вместе с laid-off тоже обоснован. Зависит от целей метрики.

Связанные темы

• Как посчитать employee turnover в SQL
• Как посчитать customer tenure в SQL
• Как посчитать Kaplan-Meier в SQL
• Как посчитать survival rate в SQL

FAQ

Когда peak attrition?

Month 3-6 (плохой fit) и month 12-24 (vesting, opportunity).

90-day attrition какой норма?

5-10% для tech. Свыше 15% = плохой onboarding или ошибка в hiring.

Можно ли predict attrition?

Yes — модели на features (engagement, manager, comp). Survival regression.

Как лечить early attrition?

Better onboarding, mentor program, 30/60/90 day check-ins.

Late attrition?

Career path, comp review, retention bonus.